Desde junio, el investigador Sebastián Ferrada, Profesor Asistente de la FCFM, tiene jornada compartida entre el Departamento de Ciencias de la Computación (DCC), y la Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial (IDIA). Además, es investigador joven del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD) e investigador colaborador del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA).

Ingeniero Civil en Computación, Magíster en Ciencias mención Computación y Doctor en Computación por la Universidad de Chile, Sebastián ha desarrollado una destacada trayectoria académica.  Durante su magíster creó IMGpedia, un grafo de conocimiento multimedia a gran escala que obtuvo el primer lugar en el 25.º Concurso Latinoamericano de Tesis de Maestría (CLEI 2017) y el Best Student Paper Award en ISWC 2017 — la principal conferencia sobre Web Semántica. Ha publicado artículos en reconocidas conferencias y revistas científicas internacionales, recibiendo diversos reconocimientos, y actualmente integra los comités editoriales de Transactions on Graph Data and Knowledge y Semantic Web Journal.

Conectar datos para obtener mejores respuestas

La principal línea de investigación de Sebastián Ferrada se centra en los grafos de conocimiento, una forma de organizar la información que pone énfasis en las relaciones entre los datos. Esto permite realizar búsquedas más complejas, descubrir conexiones y aprovechar mejor la información en aplicaciones como inteligencia artificial.

"Mi investigación aborda todo el ciclo de vida de los grafos de conocimiento: cómo construirlos, cómo consultarlos de manera eficiente y cómo facilitar que la información contenida en ellos pueda utilizarse en modelos de inteligencia artificial para hacer predicciones o análisis más sofisticados", explica.

Actualmente participa en diversas iniciativas de investigación. Una de ellas busca ampliar las capacidades de MillenniumDB, un sistema de base de datos de grafos desarrollado por el IMFD. Junto a estudiantes, trabaja en incorporar un módulo que permita entrenar redes neuronales de grafos directamente sobre la base de datos, sin depender de que toda la información esté cargada en la memoria del computador. Esto representa un avance importante para trabajar con volúmenes de datos cada vez mayores.

Otra de sus investigaciones explora el uso de gemelos digitales para estudiar la opinión de comunidades rurales en Chile. El proyecto busca evaluar si modelos de inteligencia artificial son capaces de representar la forma en que estas personas responden frente a temas que no fueron parte de su entrenamiento. "Nos hemos dado cuenta de que todavía queda mucho trabajo para que los modelos de lenguaje logren capturar adecuadamente la forma en que las personas, especialmente en Chile y Sudamérica, se comunican y expresan sus ideas", comenta.

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Comunicaciones DCC